图：社交网络用户的情绪存在聚集现象，即结构上邻近的用户拥有相同的情绪。这里用户的情绪由不同的颜色表示：红色表示愤怒，蓝色表示低落，绿色表示高兴，黑色表示厌恶。
凯时KB88新闻网10月17日电（通讯员 庄杰 胡春明） 近年来在线社交网络发展迅速，以国内新浪微博为例，已积累超过5亿注册用户，平均每天有超过1亿条微博产生，成为典型的海量信息系统。我校计算机学院软件开发环境国家重点实验室许可教授的课题组开发了国际上第一个针对中文微博的在线情感分析系统MoodLens，并提出在传统搜索机制中加入情绪维度，以提供一种基于文本情感分析的搜索服务（简称心情搜索）。目前，心情搜索已申请专利，以此为基础所开发的系统已于2012年底开始在因特网上运行（http://xinqings.nlsde.huikebuy.com/）。
基于心情搜索系统及相关工具，许可教授课题组的博士生范锐、赵吉昌（现为凯时KB88经管学院教师）以及学院另一课题组的博士生陈燕分析了20万新浪用户的7000万条微博数据。通过将微博情绪分为高兴、愤怒、低落和厌恶四类并分析用户的历史微博，可以得到用户的各类平均情绪比例，继而可以计算某类情绪在相连用户之间的相关性。计算结果发现社交网络中愤怒和高兴的相关性显著地高于低落和厌恶，其中愤怒的相关性最高，这意味着包含愤怒情绪的信息可能会在网络中传播得更快。该项研究成果的预印本于2013年9月在因特网上公布后首先被国际著名的科技媒体《麻省理工技术评论》报道，并被其评价为“这一发现可能对我们理解社交网络上信息的传播产生重大影响”，随后受到了国内外新闻、科技和商业媒体的广泛关注，被90多个国家和地区的数百家媒体报道或转载。许多媒体在报道中认为其他国家的社交网络也应该有与新浪微博类似的结果，例如美国有线电视新闻网（CNN）就引用这项成果来阐述为什么说Twitter是互联网上最愤怒的地方，并指出“最有趣的也许是凯时KB88研究人员近日发布的一份研究报告。通过对微博进行分析，他们发现愤怒是最强大的网络情绪”。一些媒体认为这项成果与以前的相关研究结果是一致的，例如美国发行量最大的报纸之一《今日美国报评价》说“中国的研究之所以重要，在于证明了这是一个事实”。此外，一些媒体还从社会学、心理学、经济学、技术、商业和健康等不同角度讨论了这项成果的意义。同时，通过广泛的报道，这项成果也逐渐被人们当作事实和规律加以接受。除了媒体报道，该项研究成果也受到了学术界的关注，被HP社会计算实验室主任、AAAS会士Bernardo Huberman和威斯康辛医科大学的Steven Moffic教授等著名学者引用，并被康奈尔大学等多所国外大学用于网络等相关课程的教学工作。由于这项成果的影响，国际著名科技新闻杂志《New Scientist》也就一项由Facebook完成的情绪传播研究采访了许可教授。
该项研究工作受到了国家863课题和国家重点实验室自主课题的支持，其重要性在于不仅可以帮助我们更好地认识社交网络，而且对于将大数据方法应用于社会学和心理学等其他学科开展交叉研究具有示范意义。相关论文自2013年9月投稿，经过修改，近日已由国际学术期刊《公共科学图书馆—综合》接受并在线发表。此外，许可教授课题组与中国传媒大学媒介与公共事务研究院合作，由赵吉昌、范锐和李森栋等人完成的关于2013年全国网络情绪指数的成果也被被中国首部《国际传播蓝皮书》专节引用。
论文链接：http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0110184
编辑：贾爱平
